- SKILL.md에 모드 선택 표(풀버전/1단계) 및 1단계 전용 절차 추가
("1단계만 돌려줘" → candidates JSON 앱으로 실행·저장)
- 오늘 실전에서 확인한 절차 개선 반영: application-local.yml 복사,
브라우저 fetch 차단(HTTPS→HTTP) 우회, PS 5.1 인코딩 주의
- docs/shortform-queue-skill-portable.md: 다른 PC에서 md 하나로
스킬 등록·전제조건 점검이 가능한 자기완결 가이드
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
쇼츠 클립 채널의 소재를 최신순으로 발굴하는 /feed 화면과 수집 파이프라인.
- 소재 원본 탭: 웹예능 공식채널의 신규 롱폼(durationSec > 65)만 수집.
아직 아무도 안 자른 구간을 선점하는 용도라 공식계정 쇼츠는 제외한다.
- 경쟁 쇼츠 탭: 예능짤 채널의 신규 쇼츠. 제목·썸네일 벤치마킹용이라
재가공 대신 원본 열기 액션을 준다.
- Channel.role(MY/SOURCE/RIVAL) 컬럼 하나로 역할을 구분하고, 기존
uploads 플레이리스트 동기화를 그대로 재사용한다. 채널당 2 units라
search.list(100 units) 대비 쿼터가 거의 들지 않는다.
- 3시간 주기 수집(FeedCollectionService). 소재 선점은 업로드 직후가
승부라 기존 일 1회 채널 수집으로는 늦다.
- 수집함/발굴/떡상 후보 쿼리는 source 미지정 시 CHANNEL·SEARCH만 보도록
좁혀, 피드 영상이 기존 화면을 덮지 않게 격리했다.
- 시드는 자동 후보 → 수동 승인. 내 채널 해시태그를 역분석해(HashtagExtractor)
공식채널 후보를 추천 목록에 쌓고, 승인 시 SOURCE/RIVAL로 등록한다.
- 연속 3회 수집 실패한 시드는 자동 스킵해 쿼터 낭비를 막는다.
- role이 null인 기존 채널은 부팅 시 MY로 1회 백필(ddl-auto:update 특성).
UX: 기존 Editorial 디자인 시스템 유지. 골든타임(24h)·공식클립/풀에피·
떡상중·작업함 배지, 프로그램/길이/기간 필터, URL 상태 보존, 스켈레톤·
빈 상태·에러 복구 액션, 탭 키보드 이동, 이모지 대신 Lucide 아이콘.
테스트: HashtagExtractor·FeedBadges·ChannelRole 순수 로직 16건 추가(총 76건 통과).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
지역(KR,JP,US) 인기 Shorts 주기 검색 → 작은구독자·고배율 떡상 채널 발굴 →
RecommendedChannel 저장 → /recommend 페이지에서 등록/제외. 쿼터 가드·기존 검색 재사용.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
좌우 분할: 왼쪽=음성(Whisper 정밀+한국어), 오른쪽=화면(Gemini 한국어). 각각 SRT 다운로드.
음성 한국어는 기존 전사+LibreTranslate 재사용, 화면은 Gemini 신규(transient).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
'Gemini 자막' 버튼으로 유튜브 URL을 Gemini에 보내 화면/음성 자막을 추출+한국어 번역,
[00:00] 한국어 세그먼트로 저장 → SRT 내보내기가 곧 한국어 SRT. 제거된 OCR의 대체.
무료 티어(하루 8시간) 사용, 타임스탬프는 ~1초 근사.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Tesseract 기반 OCR이 실제 쇼츠의 스타일 자막을 거의 못 읽어 실효성이 없고,
URL→Gemini 방향으로 전환하기로 해 h-lab의 OCR 연동을 제거한다.
- 컨트롤러 POST /{id}/ocr 제거
- CurationService.ocrScreenSubtitles 제거
- ChannelService.ocrFromCached/joinSegmentText 제거(persistScript는 전사가 계속 사용)
- rework.html '화면 자막 OCR' 버튼·crop/fps 입력·ocrScreen() 제거
- docs/python-service/ocr_video_endpoint.py(videocr 예시) 삭제
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
영상 박힌 자막 → SRT/세그먼트(POST /ocr_video). 응답을 /transcribe 와 동일 형식
({language, segments[{start,end,text}], srt})으로 맞춰 h-lab 연동 재사용 가능하게 함.
h-python 서비스에 배포할 참고 코드.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
재가공 화면 '원본 다운로드' 버튼으로 yt-dlp 로컬 실행 → 서버 캐시 →
기존 Python 전사/렌더 파이프라인 재사용. 전사·렌더 양쪽에서 수동 업로드 제거.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Light-default + dark toggle, refined SaaS components, phased rollout across
all SSR pages. Approved dashboard mockup as the visual reference.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Phase 3: remove "no-talk" gaps (Whisper-segment based, not audio silencedetect
which finds nothing under background music) and render a trimmed (+speed) video
via ffmpeg, with subtitles remapped to match.
- KeepIntervalPlanner + TimelineRemapper (pure, unit-tested): keep/remove plan
from segments (pad/minGap) and timestamp remap f(t)=t-removedBefore(t)
- GET /{id}/trim-plan (preview: keep/remove/remapped segments/kept duration)
- POST /{id}/render (multipart: file,pad,minGap,speed) -> proxy Python /render
(ffmpeg trim/atrim+concat+atempo) -> mp4 download; ffmpeg graph validated locally
- rework.html: export panel (speed + speech-gap trim preview + SRT/video export),
client-side SRT from working segments, language selector (auto/ko/en/zh/ja)
- transcribeFromFile forwards optional language (Whisper auto-detect misfired -> zh)
Spec updated with the audio-silence -> speech-gap design correction.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
File-upload + local faster-whisper synced transcription, segment editor,
SRT export, with speed/silence-removal phases. N150 CPU, small int8 model.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Shared-CSS-first strategy (variables.css + style.css) to lift all 12
Thymeleaf pages, then per-page polish + light interactions. Minimal /
data-density direction; no backend or new libraries.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
